Alina Veronika Cartus
M.Eng.
Campus Deutz
Betzdorfer Straße 2
50679 Köln
Raum HW 2-69
Postanschrift
+49 221-8275-4954
alina_veronika.cartus@th-koeln.de
Sprechstunden
Bitte Terminvereinbarung per E-Mail
Campus Deutz, Betzdorfer Str. 2, Raum HW-2-69
Funktionen
- Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Lehrgebiete
- Spezielle Themen der Regelungstechnik und der Gebäudeautomation
Forschungsgebiete
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Konfigurationsfreies Energiemonitoring in einem semantisch heterogenen Umfeld auf Basis von NLP- Methoden
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Reinforcement Learning für die Regelungstechnik Erforschung der Potenziale von Reinforcement-Learning als Methode zur Optimierung des Gebäudebetriebs.
Projekte / Kooperationen
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Gewinnung von Strukturinformationen aus semantisch heterogenen Gebäudeautomationsnetzen durch KI-gestützte Mustererkennung
Technisches Monitoring von gebäudetechnischen Anlagen ist essenziell, um die Performance von Gebäuden zu überwachen und ökologisch und ökonomisch zu optimieren. Aktuell sind Automatismen bzgl. Konfiguration und Engineering von solchen Anwendungen ausschließlich in einem homogenen semantischen Umfeld umsetzbar – alle Komponenten sprechen dieselbe Sprache. Basieren Komponenten auf heterogenen semantischen Quellen und verwenden unterschiedliche Protokolle, so verbleibt nur manueller Aufwand für das Engineering der Anwendungen. In diesem Forschungsprojekt wird eine Methode entwickelt, welche heterogene Kommunikationsprotokolle und Datenpunktbezeichnungen auf eine gemeinsame Struktur und Semantik abbildet. Hierbei werden aktuelle Konzepte aus dem Bereich der Industrie 4.0 Forschung (Verwaltungsschale) und künstlichen Intelligenz (Natural Language Processing, Mustererkennung) im Bereich der technischen Gebäudeausrüstung eingesetzt und weiterentwickelt. Fördermittelgeber: Zukunft Bau Forschungsförderung – Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung Laufzeit: 03.10.2022 bis 02.10.2024
Publikationen
- Cartus, Alina Veronika; Beermann, Jo Rasmus; Müller, Jochen (2024): Energetische Optimierung auf Basis erlernten Verhaltens: Bedarfsgerechter Betrieb von Gebäuden durch die Integration von Reinforcement Learning-Bausteinen in die Gebäudeautomation. In: Automation 2024: AI Beats Automation? 25. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik: 2. und 3. Juli 2024, Baden-Baden. 25. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik; Baden-Baden, Germany; 2. und 3. Juli 2024., S. 883 - 896.
- Both, Maximilian; Kämper, Björn; Cartus, Alina Veronika; Beermann, Jo Rasmus; Fessler, Thomas Georg; Müller, Jochen; Diedrich, Dr. Christian (2023): Automated Monitoring Applications for Existing Buildings through Natural Language Processing Based Semantic Mapping of Operational Data and Creation of Digital Twins. In: Energy and Buildings : An International Journal of Research Applied to Energy Efficiency in the Built Environment. Vol. 300. (peer-reviewed/Open Access)
- Both, Maximilian; Maisch, Nicolai; Kämper, Björn; Cartus, Alina Veronika; Müller, Jochen; Diedrich, Christian (2022): Automated Performance Monitoring of HVAC Components by Artificial Intelligence. In: Proceedings CLIMA 2022 : The 14th REHVA HVAC World Congress. 14th REHVA HVAC World Congress ; Rotterdam ; 22.05.-25.05.2022., S. 2260 - 2267. (peer-reviewed/Open Access)
- Cartus, Alina Veronika; Both, Maximilian; Maisch, Nicolai; Müller, Jochen; Diedrich, Christian (2022): Interoperability of Semantically Heterogeneous Digital Twins Through Natural Language Processing Methods. In: Proceedings CLIMA 2022 : The 14th REHVA HVAC World Congress. 14th REHVA HVAC World Congress ; Rotterdam ; 22.05.-25.05.2022., S. 2252 - 2259. (peer-reviewed/Open Access)